• 한국인공지능학회지
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• 제11권4호
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• pp.29-34
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• 2023

The flow from developing a machine learning model to deploying it in a production environment suffers challenges. Efficient and reliable deployment is critical for realizing the true value of machine learning models. Bridging this gap between development and publication has become a pivotal concern in the machine learning community. FastAPI, a modern and fast web framework for building APIs with Python, has gained substantial popularity for its speed, ease of use, and asynchronous capabilities. This paper focused on leveraging FastAPI for deploying machine learning models, addressing the potentials associated with integration, scalability, and performance in a production setting. In this work, we explored the seamless integration of machine learning models into FastAPI applications, enabling real-time predictions and showing a possibility of scaling up for a more diverse range of use cases. We discussed the intricacies of integrating popular machine learning frameworks with FastAPI, ensuring smooth interactions between data processing, model inference, and API responses. This study focused on elucidating the integration of machine learning models into production environments using FastAPI, exploring its capabilities, features, and best practices. We delved into the potential of FastAPI in providing a robust and efficient solution for deploying machine learning systems, handling real-time predictions, managing input/output data, and ensuring optimal performance and reliability.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.25-34
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• 2009

웹의 양상이 '웹 2.0'으로 변화해감에 따라, '웹 2.0'의 핵심요소인 OpenAPI의 사용이 늘어가고 있다. OpenAPI란 자신들의 사이트에서만 이용할 수 있는 서비스를 외부에서도 이용할 수 있도록 공개한 프로그래밍 인터페이스이다. u-GIS 국토정보도 이러한 OpenAPI를 활용하여 여러 벤더들이 제공하는 서비스를 매쉬업하여 제공할 수 있다. 하지만, OpenAPI는 이미 많이 존재하며 빠르게 증가하기 때문에 사용자가 원하는 서비스를 정확하게 찾는 것은 어렵게 되었다. 또한 여러 개의 OpenAPI를 연결하여 새로운 서비스를 만드는 매쉬업 서비스를 위한 서비스 검색에 어려움이 있다. 본 논문은 이러한 서비스 검색의 문제점을 해결하기 위해서 웹서비스 검색 엔진을 확장하여 통합서비스 정보모델을 정의하고, 정보모델을 바탕으로 통합 검색과 매쉬업 가능 서비스 검색 기법을 개발하였다. 또한 개발한 검색 기법을 관계형 데이터베이스와 JSP를 통해 구현함으로써 유사도 기반의 순위화 된 검색 결과, OpenAPI 통합검색, 카테고리 검색, 매쉬업가능 서비스 검색을 제공함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.744-747
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• 2004

인터넷은 전 세계를 연결하는 매체로서, 그 사용자가 매년 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 인터넷 사용자간의 자료 교환 수단으로서 전자우편은 표준이라 말할 수 있을 만큼 많이 사용되고 있다. 하지만 이러한 전자우편에도 많은 문제가 존재한다. 기존의 전자우편은 간단한 방법으로 내용을 열람하거나 변조할 수 있어 중요한 정보나 사생활 노출의 위험에서 벗어날 수 없다. 따라서 암호학적으로 강력한 전자우편 시스템의 개발이 시급하다. 본 논문에서는 기본적인 정보보호 서비스 외에 기존의 전자우편 시스템에서는 제공되지 않는 배달 증명 및 내용 증명 기능을 제공하여 자바 암호 API를 사용하여 안전한 키 교환이 가능하도록 하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.531-539
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• 2019

본 논문에서는 악성코드 패밀리 분류를 위한 훈련 데이터의 특징을 제안하고, 앙상블 모델을 이용한 다중 분류 성능을 분석한다. 악성코드 실행 파일로부터 API와 DLL 데이터를 추출하여 훈련 데이터를 구성하며, 의사 결정 트리기반 Random Forest와 XGBoost 알고리즘으로 모델을 학습한다. 악성코드에서 빈번히 사용되는 API와 DLL 정보를 분석하며, 고차원의 훈련 데이터 특징을 저차원의 특징 표현으로 변환시켜, 악성코드 탐지와 패밀리 분류를 위한 API, API-DLL, DLL-CM 특징을 제안한다. 제안된 특징 선택 방법은 데이터 차원 축소와 빠른 학습의 장점을 제공한다. 성능 비교에서 악성코드 탐지율은 Random Forest가 93.0%, 악성코드 패밀리 분류 정확도는 XGBoost가 92.0%, 그리고 정상코드를 포함하는 테스트 오탐률은 Random Forest와 XGBoost가 3.5%이다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.540-546
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• 2010

사용자에게 보다 실감나는 입체감을 제공하는 양안식 3차원 영상을 위해서는 기존 2차원 영상의 두 배에 해당하는 데이터가 필요하므로 이를 고속으로 처리하는데 어려움이 따른다. 본 논문에서는 2차원 영상과 깊이 영상을 입력 영상으로 한 고속 양안식 3차원 방송 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 전송해야 할 데이터의 양을 줄이기 위해 전송 전에 H.264/AVC 오픈 소스 고속 부호화기인 x264를 이용하여 부호화를 수행한다. 수신단에서는 수신한 비트스트림을GPU(Graphics Processing Unit)에 내장된 CUDA 비디오 복호기 API를 이용해 설계된 복호기로 고속으로 복호하고, GPU를 이용해 고속으로 가상시점의 영상을 생성하여 양안식 3차원 영상을 재현한다. 제안한 시스템을 이용하면 수신단의 환경에 따라 2차원 디스플레이와 3차원 디스플레이에서 모두 영상을 출력할 수 있다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안한 시스템이 3차원 양안식 콘텐츠를 초당 최대 24 프레임까지 서비스할 수 있음을 확인했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.28-33
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• 2011

최근 스마트폰 어플리케이션 시장은 급속히 성장하고 있고, 사용자들은 향상된 스마트폰의 기능을 이용하여 다양하고도 풍부한 사용 경험을 원하고 있지만 스마트폰 어플리케이션의 개발은 쉬운 작업이 아니다. 각종 스마트폰 센서들을 컨트롤하기 위해서는 각각의 스마트폰 OS에 맞는 네이티브 프로그래밍 언어를 전문적으로 사용할 수 있어야 하며, 더구나 개발 프로세스는 각 스마트폰 OS에 따라 별도의 작업으로 이루어져야만 한다. 웹 공통 API를 이용하는 웹기반의 스마트폰 응용 (일명, '웹앱') 개발 방법은 이와 같은 문제를 해결할 수 있게 해준다. 그것은 웹 언어인 HTML로 인터페이스를 구현하고 자바스크립트로 웹 공통 API를 호출하여 각 스마트폰의 디바이스 API에 접근할 수 있도록 하는 것이다. 본 논문에서는 웹 공통 API를 이용한 편리하면서도 OS 독립적인 스마트폰 웹앱(WebApp) 개발 방법을 사용하여 스마트폰 전자책 응용을 구현한 경험을 소개한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.23-33
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• 2014

The smart phone are changing the way people communicate. And, the mobile app marketplace is greatly fast-growing. The app store continues its rapid growth, there are already more than 900,000 mobile apps on AppStore. We anticipate to see gained momentum throughout the business. Mobile is also becoming popular for marketers. Therefore, specialized app analysis systems are becoming important to how marketers and app developers invest, analyze and market their apps. App analysis systems enable users to discover and analyze behavior through data observations and meaningful patterns. In this paper, we introduce app analysis system and CMS System Open API, NugaLog. The NugaLog acquires users data and engages with them in a variety of ways. It will be essential for us to understand how users interact with and move through the app. The NugaLog will be able to see the number of users, smart phone model, smart phone OS, resolution, page views, and app version.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.11-18
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• 2009

자바스크립트 기반의 Ajax는 ActiveX 기술의 대안으로 주목받고 있는데, 대부분의 웹 브라우저에서 기본으로 지원되고, 비동기 상호작용을 통한 빠른 속도와 뛰어난 트래픽 절감 효과, 그리고 화려한 인터페이스 등의 장점들로 인해, 현재 국내 대형 포털 사이트들에서도 이 기술을 접목시켜 기존의 서비스를 재오픈 하는 추세이기도 하다. 본 연구에서는 이러한 Ajax 기술과 국내외 주요 사이트에서 제공하는 오픈 API들을 이용하여 다국어 메타검색 시스템을 모델링하고 구현하였다. 사용자로부터 입력받은 한국어 질의어를 구글 번역 API를 이용하여 저 세계 54개국 언어 중 하나의 언어로 번역한 후, 대표적인 소셜 웹 사이트(Flickr, Youtube, Daum, Naver 등)의 정보를 통합 검색한다. 검색된 결과는 Ajax 기술을 통해 화면의 일부분만 동적 로딩하여 빠른 속도로 출력해주는 동시에, 불필요한 정보의 중복 전송을 방지하여 서버의 트래픽과 패킷당 통신 요금을 절감하는 효과를 가져왔다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.934-943
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• 2007

컴퓨터 그래픽스 분야에서 다뤄지는 유체 시뮬레이션은 사실적인 애니메이션에 있어서 필수적인 요소이기는 하지만 그 계산량이 너무 많아서 실시간 시뮬레이션과 렌더링을 위해서는 많은 시스템 자원을 필요로 하여 주로 PC 환경에서 수행되어 왔다. 최근 휴대 전화의 성능이 빠르게 발전함에 따라 3D 게임과 같은 고급 콘텐츠를 모바일 환경에서 사용 가능하게 되었다. 본 논문에서는 PC 환경보다 비교적 성능이 제한적인 모바일 장치에서 위피 플랫폼의 MF3D API를 사용하여 실시간 유체 시뮬레이션을 구현하였다. 유체 시뮬레이션을 구현하기 위하여 나비에-스토크스 식의 풀이가 필요하며, 빠르고 안정적으로 수치해를 시뮬레이션하기 위해서 Stam의 Stable Fluid 기법을 빌보드에서 구현하여 사용하였다. 시뮬레이션 결과는 빌보드 기법을 통해 화면에 나타냈으며, "루피 스토리"라는 모바일 3D 게임 콘텐츠에 적용하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.49-62
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• 2023

There has been a rapid increase in the creation and alteration of new malware samples which is a huge financial risk for many organizations. There is a huge demand for improvement in classification and detection mechanisms available today, as some of the old strategies like classification using mac learning algorithms were proved to be useful but cannot perform well in the scalable auto feature extraction scenario. To overcome this there must be a mechanism to automatically analyze malware based on the automatic feature extraction process. For this purpose, the dynamic analysis of real malware executable files has been done to extract useful features like API call sequence and opcode sequence. The use of different hashing techniques has been analyzed to further generate images and convert them into image representable form which will allow us to use more advanced classification approaches to classify huge amounts of images using deep learning approaches. The use of deep learning algorithms like convolutional neural networks enables the classification of malware by converting it into images. These images when fed into the CNN after being converted into the grayscale image will perform comparatively well in case of dynamic changes in malware code as image samples will be changed by few pixels when classified based on a greyscale image. In this work, we used VGG-16 architecture of CNN for experimentation.